Pourquoi le contexte est roi lors de l'application de la collecte de données

Ce n'est un secret pour personne que la collecte de données est importante pour générer des informations précieuses qui aident les directeurs d'usine à améliorer l'efficacité des systèmes industriels. Cependant, ce qui semble inconnu pour beaucoup dans l'industrie, c'est l'importance de comprendre le contexte des données analysées.

Ici, George Walker, directeur général du fournisseur de contrôle industriel et d'automatisation Novotek Royaume-Uni et Irlande,  explique pourquoi l'application du contexte à vos données fait la différence entre la perspicacité et l'aveuglement statistique.

La vision en tunnel est un problème dans une variété de domaines, du sport à l'industrie. Il est facile de se concentrer sur un seul objectif et d'oublier de prendre du recul pour avoir une vision plus large d'une situation. Pourtant, prendre du recul peut fournir un aperçu et une compréhension inestimables de la réalité d'une situation.

Prenons un scénario hypothétique. Imaginez qu'un responsable de maintenance dispose d'une machine qui plie des fils. Ces fils doivent se plier à un angle très précis pour fonctionner correctement. Cependant, la machine ne les plie pas correctement à certains moments de la journée, ce qui oblige l'entreprise à produire des produits défectueux qui doivent être jetés.

Pour résoudre ce problème, le gestionnaire de maintenance affiche les données collectées par le logiciel embarqué de l'appareil. Le gestionnaire analyse ensuite les données avec une plateforme de jumelage numérique. En regardant l'analyse, il devient évident que la machine vibre de manière anormale à certaines heures de la journée. Le responsable démonte la machine, la réassemble et la fait même fonctionner dans un scénario isolé, mais n'arrive toujours pas à trouver la source du problème.

Dans ce cas, si le gestionnaire avait pris un moment pour prendre du recul et chercher le contexte, il se serait peut-être rendu compte que les vibrations anormales coïncidaient avec la période d'activation d'une pièce de machinerie lourde à proximité. Il n'y a rien de mal avec la machine en question, mais son contexte environnant révèle la cause de l'erreur. C'est pourquoi le contexte dans la collecte de données est vital.

Avec une gamme de capteurs et d'appareils intelligents, associés à un système de jumelage numérique tel que GE Digital Sur la plate-forme Predix de , sur l'ensemble de la chaîne de production, le responsable aurait pu clairement voir la corrélation en visualisant les données dans leur contexte. Une autre méthode pour parvenir à une compréhension contextuelle aurait été de comparer la machine avec d'autres similaires dans différentes usines.

Cela montre pourquoi le jumelage numérique est un outil si puissant. Pouvoir recréer une usine entière dans un modèle numérique brise la mentalité de silo. Cela permet aux gestionnaires d'avoir une vision globale, qui révèle des problèmes qui n'étaient pas apparents auparavant. Quel que soit le problème, il est évident que le contexte dans la collecte de données est important. Être capable d'analyser des systèmes est désormais une réalité et doit être utilisé au maximum de son potentiel.

Avec le potentiel de réduire les déchets et les dépenses inutiles, les jumeaux numériques permettront des opérations plus solides. Le contexte étant facilement réalisable dans l'arène industrielle moderne, il n'a plus besoin d'être un secret commercial parmi les entreprises industrielles. Et en partageant ces connaissances, davantage d'entreprises peuvent rendre leurs réseaux intelligents plus intelligents, leurs opérations plus efficaces et leurs processus de production plus productifs.

L'auteur de ce blog est George Walker, directeur général, Novotek